99
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
THÁCH THỨC KHI ĐÁNH GIÁ BÀI LUẬN CỦA SINH VIÊN
TRONG BỐI CẢNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Lê Thái Phượng(1)
TÓM TẮT:
Nghiên cứu tìm hiu quan đim của cc giảng viên đại học về ảnh hởng của trí tuệ nhân tạo
(AI) đi vi hoạt đng vit luận của sinh viên. Đồng thời, nghiên cứu cũng xem xét những khó khn
trong qu trình chấm đim bi luận v cc phơng n nhằm đảm bảo sự công bằng. Kt quả thu
đc từ phỏng vấn 24 giảng viên tại thnh ph Đ Nẵng chỉ ra rằng AI đóng vai trò quan trọng
trong việc cải thiện kỹ nng vit của sinh viên, đặc biệt ở cc khía cạnh nh b cục, ngữ php v ý
tởng. Tuy nhiên, giảng viên lo ngại rằng lạm dụng AI có th lm giảm t duy sng tạo v khả nng
phân tích của sinh viên. Thch thức chính l xc đnh mức đ đóng góp giữa sinh viên v AI trong
bi luận, khi cc công cụ pht hiện ni dung AI hiện nay còn hạn ch. Ngoi ra, sự chênh lệch trong
khả nng tip cận AI giữa cc sinh viên cũng lm gia tng nguy cơ bất bình đẳng. Nghiên cứu đề
xuất xây dựng quy đnh rõ rng về sử dụng AI, pht trin công cụ pht hiện ni dung AI, đo tạo
giảng viên v thay đổi cch thức đnh gi bi luận. Đồng thời, việc nâng cao nhận thức sinh viên
về đạo đức học thuật đc nhấn mạnh nhằm đảm bảo AI đc sử dụng mt cch hp lý, công bằng
v hiệu quả trong gio dục đại học.
Từ khoá: Trí tuệ nhân tạo, đnh gi bi luận, sinh viên, gio dục đại học.
ABSTRACT:
The study focuses on exploring university lecturers' perspectives on the impact of artificial
intelligence (AI) on students' essay writing activities. Additionally, the research examines the
difficulties in grading essays and proposes measures to ensure fairness. The results obtained from
interviewing 24 lecturers in Da Nang city indicate that AI plays a crucial role in improving students'
writing skills, especially in aspects such as structure, grammar, and ideas. However, lecturers are
concerned that overreliance on AI may reduce students' creative thinking and analytical abilities.
The main challenge is determining the level of contribution between students and AI in essays, as
current AI content detection tools are limited. Additionally, disparities in students' access to AI
also increase the risk of inequality. The study proposes establishing clear regulations on AI use,
developing AI content detection tools, training lecturers, and modifying essay evaluation methods.
At the same time, raising students' awareness of academic ethics is emphasized to ensure that AI is
used reasonably, fairly, and effectively in higher education.
Keywords: Artificial Intelligence, essay assessment, atudents, higher education.
1. Trường Đại học Kiến trúc Đà Nẵng. Email: Phuonglt@dau.edu.vn
100
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
1. Giới thiệu
Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, AI đã trở thành một công cụ mạnh mẽ, tạo ra những
thay đổi sâu sắc trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả giáo dục đại học. Sự phát triển của các công cụ hỗ
trợ học tập dựa trên AI, như ChatGPT, Grammarly đã mở ra cơ hội mới cho sinh viên trong việc hoàn
thiện kỹ năng học thuật và tối ưu hoá kết quả học tập (Nguyễn Minh Tuấn & Bùi Trọng Tài, 2024;
Hồ Thảo Nguyên & Võ Nguyễn Thuỳ Trang, 2024). Tuy nhiên, cùng với những lợi ích đáng kể, việc
sử dụng AI cũng đặt ra những thách thức lớn về tính công bằng và độ chính xác trong đánh giá kết
quả học tập. Điều này đặc biệt quan trọng trong các bài luận, nơi khả năng tư duy phản biện, sáng tạo
và kỹ năng viết của sinh viên cần được phản ánh một cách trung thực (Swiecki và cộng sự, 2022).
Hiện nay, không ít sinh viên sử dụng AI để hỗ trợ trong quá trình làm bài luận, từ việc chỉnh sửa
ngữ pháp đến tạo ra nội dung dựa trên các yêu cầu đề bài (Malik và cộng sự, 2023; Swiecki và cộng
sự, 2022). Trong khi một số người cho rằng AI là một công cụ hỗ trợ học tập tích cực, thì những ý
kiến trái chiều lo ngại rằng việc sử dụng AI có thể làm giảm khả năng tự học và tư duy sáng tạo của
sinh viên (Marzuki và cộng sự, 2023). Quan trọng hơn, việc sử dụng AI làm mờ ranh giới giữa khả
năng thực sự của sinh viên và những gì được tạo ra bởi máy móc, dẫn đến thách thức lớn trong việc
đánh giá chính xác năng lực cá nhân.
Tại Việt Nam, AI ngày càng trở nên phổ biến trong môi trường giáo dục. Tuy nhiên, việc ứng
dụng AI trong học tập, đặc biệt là trong các bài luận đã đặt ra câu hỏi về cách đánh giá công bằng, khi
mà một số sinh viên tận dụng AI để cải thiện bài làm, trong khi những người khác lại không. Điều
này ảnh hưởng đến chất lượng đánh giá, đồng thời tác động đến nhận thức của giảng viên về việc
học tập và đạo đức học thuật. Chính vì vậy, nghiên cứu này nhằm tìm hiểu những thách thức trong
việc đánh giá bài luận của sinh viên khi sử dụng AI, thông qua phân tích quan điểm của giảng viên
tại các trường đại học ở Đà Nẵng. Nghiên cứu tập trung vào ba câu hỏi chính: (1) giảng viên đánh
giá như thế nào về vai trò của AI trong quá trình làm bài luận của sinh viên?, (2) những thách thức
trong việc đánh giá bài luận của sinh viên khi có sự tham gia của AI, (3) giảng viên đã làm gì để có
thể đánh giá bài luận của sinh viên một các công bằng? Nghiên cứu mong muốn đóng góp vào việc
xây dựng một môi trường học tập công bằng, nơi mà công nghệ được sử dụng như một công cụ hỗ
trợ, thay vì làm suy giảm giá trị của việc học tập và sáng tạo. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng cung
cấp cơ sở khoa học cho các nhà quản lý giáo dục và giảng viên trong việc xây dựng các chính sách
và quy định phù hợp về việc sử dụng AI trong giảng dạy và học tập.
2. Cơ sở lý thuyết
2.1. Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đại học
AI đang thay đổi cách chúng ta suy nghĩ, hành động và tương tác trong cuộc sống hàng ngày
(Chen và cộng sự, 2020). Mặc dù khái niệm AI đã xuất hiện từ lâu, nhưng việc ứng dụng AI trong
giáo dục (AIEd) chỉ mới được đề cập đến trong khoảng 25 năm trở lại đây (Heffernan và Heffernan,
2014). Các công cụ và ứng dụng dựa trên AI, như robot thông minh và hệ thống học tập thích ứng,
đang được sử dụng ngày càng nhiều ở các cấp học từ K-12 đến đại học. AIEd mang đến cơ hội thực
hiện học tập cá nhân hoá, đáp ứng nhu cầu riêng biệt của từng người học (Ventura, 2017). Giảng
viên có thể tuỳ chỉnh nội dung và phương pháp dạy học phù hợp với từng cá nhân, giúp sinh viên
trở nên hứng thú, chủ động và độc lập hơn trong quá trình học tập (Wang, 2017). Giảng viên cũng
101
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
có thể giảm bớt các công việc lặp đi lặp lại, đồng thời phản hồi kịp thời cho sinh viên, cải thiện quy
trình giảng dạy thích ứng và cá nhân hoá (Chan và Zary, 2019).
Bên cạnh những lợi ích, việc áp dụng AI trong giáo dục đại học cũng đặt ra một số thách thức
đáng lưu ý. Khi một lượng lớn dữ liệu cá nhân của sinh viên được thu thập và xử lý, bao gồm thông
tin về quá trình học tập, kết quả đánh giá và thậm chí cả dữ liệu sinh trắc học. Điều này đặt ra câu hỏi
về cách thức bảo vệ quyền riêng tư và đảm bảo an toàn cho dữ liệu của sinh viên. Ngoài ra, các thuật
toán AI có thể mắc phải sai lệch và thiên vị, dẫn đến kết quả không công bằng cho một số nhóm sinh
viên nhất định. Như vậy, việc áp dụng AI trong giáo dục đại học đặt ra những thách thức liên quan
đến đạo đức, đặc biệt là quyền riêng tư của dữ liệu và khả năng thiên vị của thuật toán (Abulibdeh
và cộng sự, 2024; Adams và cộng sự, 2023; Dieterle và cộng sự, 2024).
2.2. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các bài luận
Quá trình viết bài luận trong học thuật đóng vai trò quan trọng, phản ánh sự hiểu biết, tư duy
phản biện và khả năng nghiên cứu của sinh viên. Mặc dù là một kỹ năng cơ bản, nhưng quá trình này
thường gặp nhiều thách thức. Sinh viên gặp khó khăn trong việc xây dựng cấu trúc bài luận hợp lý,
phát triển lập luận một cách logic và trình bày ý tưởng một cách rõ ràng, súc tích. Bài luận học thuật
đòi hỏi nghiên cứu chuyên sâu, tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn uy tín và đánh giá tài liệu một
cách kỹ lưỡng. Trong đó, việc tránh đạo văn và trích dẫn đúng cách là những vấn đề đạo đức quan
trọng cần lưu ý (Farrokhnia và cộng sự, 2024).
Các công cụ viết luận dựa trên AI đã thu hút sự chú ý nhờ khả năng hỗ trợ sinh viên trong việc
soạn thảo bài luận, đưa ra gợi ý về ngữ pháp và phong cách cũng như tạo điều kiện cho việc xây
dựng nội dung. Gayed và cộng sự (2022) đã khám phá tác động tích cực của các công cụ viết luận AI
đối với khả năng viết và sự tự tin của sinh viên. Những công cụ này được chứng minh là những trợ
giúp cho người học, đặc biệt là trong việc cung cấp phản hồi kịp thời và cải thiện kỹ năng viết. Tuy
nhiên, Makarius và cộng sự (2020) nhấn mạnh sự cần thiết phải cải tiến hơn nữa các công cụ AI để
nâng cao khả năng hiểu ngữ cảnh và hiệu quả trong các lĩnh vực chủ đề đa dạng.
Việc tích hợp AI vào việc viết bài luận học thuật cũng đặt ra câu hỏi về vai trò của giáo viên và
những cân nhắc về đạo đức. Su và cộng sự (2022) đã nghiên cứu tác động của AI đối với quá trình
giảng dạy và kết luận rằng mặc dù AI hữu ích trong việc cung cấp phản hồi, sự hướng dẫn của giáo
viên vẫn rất cần thiết nhằm thúc đẩy tư duy phản biện và sáng tạo. Về mặt đạo đức, Chaudhry và
cộng sự (2023) đã xem xét ý nghĩa của AI trong việc phát hiện đạo văn, nhấn mạnh sự cần thiết phải
có hướng dẫn rõ ràng và giáo dục sinh viên về những hạn chế và phương pháp sử dụng AI hiệu quả.
2.3. Đánh giá kết quả học tập và tính công bằng
Đánh giá kết quả học tập là quá trình đo lường và đánh giá mức độ đạt được mục tiêu học tập
của sinh viên thông qua các công cụ và phương pháp khác nhau. Trong bối cảnh AI, việc đánh giá
bài luận của sinh viên trở nên phức tạp hơn vì khả năng AI tạo ra nội dung có chất lượng cao, đôi
khi vượt qua khả năng tự viết của sinh viên. Điều này làm xuất hiện câu hỏi liệu việc sử dụng AI có
làm suy giảm giá trị của bài luận như một công cụ đánh giá năng lực sáng tạo và tư duy phản biện
(Malik và cộng sự, 2023).
102
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
Tính công bằng trong đánh giá đòi hỏi giảng viên phải đảm bảo rằng kết quả học tập được phản
ánh chính xác, không chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài như sự hỗ trợ không đồng đều từ AI.
Theo nghiên cứu của Zawacki-Richter và cộng sự (2019), hệ thống đánh giá công bằng cần xem xét
cả năng lực thực tế của sinh viên và cách họ sử dụng công nghệ để hỗ trợ học tập. Điều này đòi hỏi
sự điều chỉnh các tiêu chí đánh giá để phản ánh đúng vai trò của AI.
3. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính thông qua phỏng vấn sâu giảng viên đang giảng dạy
tại các trường đại học ở thành phố Đà Nẵng. Để bảo tính đa dạng trong quan điểm, giảng viên tham
gia phỏng vấn được chọn từ nhiều trường và nhiều chuyên ngành khác nhau.
Về quy mô mẫu, nghiên cứu tuân theo nguyên tắc bão hoà dữ liệu, tức là việc phỏng vấn sẽ dừng
lại khi không có thêm thông tin mới từ các cuộc phỏng vấn tiếp theo (Guest và cộng sự, 2006). Trong
nghiên cứu này, thông tin bảo hoà khi quy mô mẫu là 24. Mỗi cuộc phỏng vấn kéo dài từ 30 đến 60
phút, được thực hiện trực tiếp hoặc trực tuyến (qua Zoom hoặc Google Meet). Bảng hỏi phỏng vấn
bán cấu trúc được thiết kế với các câu hỏi mở, tập trung vào ba nhóm nội dung chính: (1) Nhận thức
của giảng viên về vai trò của AI trong việc hỗ trợ sinh viên viết bài luận; (2) Những thách thức trong
việc đánh giá bài luận khi sinh viên sử dụng AI; (3) Để đảm bảo sự công bằng đối với sinh viên,
giảng viên đã sử dụng những phương pháp đánh giá gì?
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Nhận thức của giảng viên về vai trò của AI trong học tập
Hầu hết các giảng viên tham gia nghiên cứu đều nhận thức AI đang dần trở thành một công
cụ quan trọng trong việc hỗ trợ học tập, đặc biệt là trong việc viết bài luận. Giảng viên chia sẻ:
“ChatGPT, có th giúp sinh viên chỉnh sửa lỗi ngữ php hoặc cung cấp ý tởng. Điều ny rất hữu
ích, đặc biệt l vi cc sinh viên có hạn ch về kỹ nng vit”. Cụ thể, giảng viên cho rằng AI giúp
sinh viên cải thiện kỹ năng viết qua việc gợi ý cấu trúc, ý tưởng và sửa lỗi ngữ pháp. Bên cạnh đó,
AI có thể gợi ý các ý tưởng viết luận, giúp sinh viên phát triển luận điểm và lập luận logic. Điều này
đặc biệt hữu ích đối với các chủ đề phức tạp mà sinh viên gặp khó khăn trong việc bắt đầu tìm kiếm
ý tưởng. Một cách sâu sắc hơn, giảng viên nhận xét rằng AI giúp giảm áp lực về thời gian cho sinh
viên, giúp họ tập trung hơn vào nội dung và ý tưởng thay vì các chi tiết kỹ thuật.
Tuy nhiên, giảng viên cũng bày tỏ lo ngại rằng việc lạm dụng AI có thể khiến sinh viên có xu
hướng dựa vào các câu trả lời có sẵn thay vì tự mình phân tích và xây dựng ý tưởng. Giảng viên lo
ngại rằng việc sử dụng AI quá mức khiến sinh viên phụ thuộc, không phát triển được kỹ năng phân
tích và tư duy phản biện. Nhiều giảng viên nhấn mạnh “dù bi vit trông có vẻ hon chỉnh, nhng
sinh viên có th không hiu rõ ni dung m họ trình by”. Giảng viên cho rằng AI đặt ra thách thức
lớn về đạo đức học thuật, khi sinh viên có thể sử dụng AI để tạo ra nội dung mà không tự mình suy
nghĩ. Điều này đặt ra câu hỏi về tính xác thực trong đánh giá năng lực. Do đó, giảng viên cảm thấy
khó khăn trong việc đánh giá bài luận khi không thể xác định rõ phần nào do sinh viên tự viết và
phần nào có sự can thiệp của AI.
103
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
4.2. Thách thức trong đánh giá bài luận của sinh viên khi sử dụng AI
Khi được hỏi về những thách thức trong đánh giá bài luận của sinh viên ở bối cảnh AI, các giảng
viên đã chia sẻ những góc nhìn sâu sắc và đa chiều về vấn đề này. Trước hết, việc xác định mức độ
đóng góp của sinh viên và AI trong bài luận là một thách thức lớn. Các giảng viên nhận thấy rằng
trong nhiều bài viết, lập luận rất logic và chặt chẽ nhưng thiếu đi sự cá nhân hoá, dấu ấn riêng của
người viết. Điều này dẫn đến nghi ngờ về sự tham gia của AI trong quá trình viết bài và đặt ra câu
hỏi về tính xác thực của nội dung do chính sinh viên tạo ra. Giảng viên chia sẻ: “Trong những bi
luận, tôi thờng thấy những lập luận rất logic nhng không có sự c nhân ho. Tôi nghi ngờ rằng
AI đ tham gia vo việc vit bi”. Hoặc: “Có những bi vit tôi đọc qua thấy câu từ mt m, lập
luận rất chặt chẽ, nhng lại thiu sự chân thật trong cch diễn đạt”.
Việc kiểm tra và xác minh nội dung do AI tạo ra cũng làm tăng đáng kể khối lượng công việc
của giảng viên. Họ phải đọc bài của sinh viên một cách kỹ lưỡng, thậm chí nhiều lần để phát hiện
dấu hiệu sử dụng AI. Quá trình này không chỉ kéo dài thời gian chấm điểm mà còn đòi hỏi giảng viên
phải tìm kiếm và sử dụng các công cụ hỗ trợ kiểm tra đạo văn AI. Tuy nhiên, hiện tại chưa có phần
mềm nào đáp ứng đầy đủ nhu cầu này, gây áp lực và ảnh hưởng đến hiệu quả giảng dạy. Điều này
được giảng viên chia sẻ: “Tôi phải đọc bi của sinh viên rất kỹ, thậm chí l nhiều lần đ xc đnh
sinh viên có sử dụng AI không, khin thời gian chấm đim kéo di hơn”, “Tôi phải tìm kim cc công
cụ đ kim tra đạo vn AI nhng hiện tại cha có phần mềm no hỗ tr giảng viên”.
Một vấn đề quan trọng khác là sự cần thiết phải xây dựng tiêu chí đánh giá mới phù hợp với bối
cảnh có sự hỗ trợ của AI. Các giảng viên nhận định rằng cần có những tiêu chí khác biệt để đánh giá
các bài viết có sự tham gia của AI, nhưng việc xác định yếu tố cần thiết lại là một thách thức không
nhỏ. Điều này đòi hỏi sự điều chỉnh và cập nhật liên tục phương pháp giảng dạy và đánh giá để thích
ứng với sự phát triển của công nghệ. Giảng viên nhấn mạnh rằng: “Tôi không th chỉ dựa vo những
tiêu chí cũ nhng cũng khó đ xc đnh chính xc tiêu chí no l hp lý đ đim đnh gi cho cc
em thật công bằng”.
Khía cạnh đạo đức và tính công bằng trong việc sử dụng AI cũng được các giảng viên đề cập.
Sinh viên có khả năng tiếp cận và sử dụng AI không đồng đều, dẫn đến sự bất bình đẳng trong học
tập và đánh giá. Một số sinh viên tận dụng tốt công cụ này, trong khi những sinh viên khác không có
cơ hội hoặc kỹ năng để sử dụng AI một cách hiệu quả. Giảng viên chia sẻ: “Không phải sinh viên
no cũng có điều kiện hoặc kỹ nng đ sử dụng AI hiệu quả”, “Chúng ta cần đảm bảo rằng mọi
sinh viên đều có th tip cận công cụ ny, nu không, sự chênh lệch trong kt quả học tập sẽ cng
trở nên rõ rệt”.
4.3. Những phương pháp đánh giá được giảng viên sử dụng
Kết quả phỏng vấn sâu đã làm rõ các biện pháp được áp dụng để đảm bảo tính công bằng trong
việc đánh giá bài luận của sinh viên trong bối cảnh AI. Nhiều giảng viên điều chỉnh tiêu chí đánh giá,
tập trung vào mức độ sáng tạo và sự thể hiện quan điểm cá nhân, thay vì chỉ đánh giá hình thức và
nội dung. Giảng viên nhận xét: “AI có th tạo ra cc bi vit cấu trúc tt, nhng những quan đim
c nhân đc đo luôn l yu t quan trọng m tôi mun sinh viên đạt đc”, “Trong bi luận, sinh
viên cần bc l suy nghĩ v quan đim riêng của mình. Đó l điều m công nghệ không th thay th”